Que signifie le réglage fin dans l’apprentissage automatique ?
transfert d’apprentissage
Qu’est-ce que le réglage fin pour lequel les modèles pré-entraînés doivent être ajustés ?
Réglage fin : dégelez quelques-unes des couches supérieures d’une base de modèle gelée et entraînez conjointement les couches de classificateur nouvellement ajoutées et les dernières couches du modèle de base . Cela nous permet de « affiner » les représentations des caractéristiques d’ordre supérieur dans le modèle de base afin de les rendre plus pertinentes pour la tâche spécifique.
Quelle est la différence entre l’apprentissage par transfert et le réglage fin ?
L’apprentissage par transfert se produit lorsqu’un modèle développé pour une tâche est réutilisé pour un modèle sur une deuxième tâche. Le réglage fin est une approche de l’ apprentissage par transfert , et il est très populaire dans la vision par ordinateur et la PNL. L’exemple le plus courant donné est lorsqu’un modèle est formé sur ImageNet et affiné sur une deuxième tâche.
Quel est le meilleur modèle de classification d’images ?
7 meilleurs modèles pour la classification d’images à l’aide de Keras
- 1 Xception. Cela se traduit par « Extreme Inception ». …
- 2 VGG16 et VGG19 : Il s’agit d’un modèle Keras avec un réseau de couches 16 et 19 qui a une taille d’entrée de 224X224. …
- 3 ResNet50. …
- 4 CréationV3. …
- 5 Réseau dense. …
- 6 MobileNet. …
- 7 Réseau NAS.
Qu’est-ce que le réglage fin de la PNL ?
Actuellement, il existe deux approches d’utilisation d’un modèle pré-entraîné pour la tâche cible : l’extraction de caractéristiques et le réglage fin . L’extraction de caractéristiques utilise les représentations d’un modèle pré-formé et l’alimente vers un autre modèle tandis que le réglage fin implique la formation du modèle pré-formé sur la tâche cible .
Qu’est-ce que le réglage fin discriminant ?
Le réglage fin discriminant est une stratégie de réglage fin utilisée pour les modèles de type ULMFiT . Au lieu d’utiliser le même taux d’apprentissage pour toutes les couches du modèle, le réglage fin discriminatif nous permet d’ ajuster chaque couche avec des taux d’apprentissage différents.
Qu’y a-t-il de bien à peaufiner un modèle de langage ?
Le réglage fin adaptatif est donc plus utile lorsque des performances élevées sur des tâches ( potentiellement multiples) d’un seul domaine sont importantes et peuvent être inefficaces en termes de calcul si un modèle pré-formé doit être adapté à un grand nombre de domaines.
Pourquoi affinons-nous un Bert ?
Nous constatons que le réglage fin du BERT produit des performances similaires aux modèles classiques à un coût supplémentaire important. Nous soutenons que si les stratégies de pointe correspondent aux meilleurs résultats existants, elles s’accompagnent de coûts d’opportunité en ressources informatiques.
Qu’est-ce qu’Ulfit ?
Universal Language Model Fine-Tuning ( ULMFIT ) est une technique d’apprentissage par transfert qui peut aider dans diverses tâches de la PNL. Cela a longtemps été une technique NLP de pointe, mais elle a ensuite été détrônée par BERT [qui a récemment été détrôné par XLNet dans la classification de texte].
Qu’est-ce qu’un modèle de langage universel ?
Nous proposons Universal Language Model Fine-tuning (ULMFiT), une méthode d’apprentissage par transfert efficace qui peut être appliquée à n’importe quelle tâche en PNL, et introduisons des techniques essentielles pour affiner un modèle de langage . …
Comment Bert est-il formé ?
La formation du modèle de langage dans BERT se fait en prédisant 15 % des jetons dans l’entrée, qui ont été choisis au hasard. Ces jetons sont prétraités comme suit : 80 % sont remplacés par un jeton « [MASQUE] », 10 % par un mot aléatoire et 10 % utilisent le mot d’origine.
A quoi servent les modèles de langage ?
Les modèles de langage analysent des corps de données textuelles pour fournir une base à leurs prédictions de mots. Ils sont utilisés dans les applications de traitement du langage naturel (NLP), en particulier celles qui génèrent du texte en sortie. Certaines de ces applications incluent la traduction automatique et la réponse aux questions.